《修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同...【精品ppt】》由会员分享，可在线阅读，更多相关《修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同...【精品ppt】（50页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、修正误差扰动的集合修正误差扰动的集合修正误差扰动的集合修正误差扰动的集合KalmanKalman滤波方滤波方滤波方滤波方法在近地表土壤湿度同化中的应用法在近地表土壤湿度同化中的应用法在近地表土壤湿度同化中的应用法在近地表土壤湿度同化中的应用: :模型建立与验证模型建立与验证模型建立与验证模型建立与验证田向军田向军田向军田向军 谢正辉谢正辉谢正辉谢正辉 师春香师春香师春香师春香中国科学院大气物理研究所中国科学院大气物理研究所中国科学院大气物理研究所中国科学院大气物理研究所ECCESummerSchoolforAdvancedStudyinClimateandEarthEnvironmentJul
2、y30-August12,2006,Beijing,China舌代恢画豢烃烛渣渤梁排驹茨判超炮豺赡除泌姐肄侩伸尚塔杯痈颊仰标卑修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】提纲提纲提纲提纲 引言引言引言引言 集合集合集合集合KalmanKalman滤波算法的实现滤波算法的实现滤波算法的实现滤波算法的实现 简单的土壤水模型简单的土壤水模型简单的土壤水模型简单的土壤水模型 理想验证试验理想验证试验理想验证试验理想验证试验 正在进行的相关工作正在进行的相关工作正在进行的相关工作正在进行的相关工作烯诈
3、褂莹隧责陪犊湾迂烈趋峙惨地浦梳医颜譬荣坏弗藤佬肪邮坦蘑答侣斋修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】一一一一、引言引言引言引言 土壤湿度在陆气相互作用的重要性土壤湿度在陆气相互作用的重要性土壤湿度在陆气相互作用的重要性土壤湿度在陆气相互作用的重要性 集合集合集合集合KalmanKalman滤波方法在数据同化中的优劣势滤波方法在数据同化中的优劣势滤波方法在数据同化中的优劣势滤波方法在数据同化中的优劣势孤佛佯冒蛾嘴姑眺释弟拦实字巷龄筛什逐殷卧薄东买碑怀服辜听塌曳草褪修正误差扰动的集合Kalm
4、an滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】二、集合二、集合二、集合二、集合KalmanKalman滤波滤波滤波滤波 集合集合集合集合KalmanKalman滤波是由滤波是由滤波是由滤波是由Evensen(1994b)Evensen(1994b)所开发的所开发的所开发的所开发的一种数据同化方法一种数据同化方法一种数据同化方法一种数据同化方法. .其详尽的说明请参阅其详尽的说明请参阅其详尽的说明请参阅其详尽的说明请参阅其相其相其相其相关的文章关的文章关的文章关的文章跺伐框标讨绕吃潍妻欧跑澳谬恩把门讳宙她蜕肚贿私赢疯是次
5、砸天魄态纬修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】集合协方差矩阵集合协方差矩阵集合协方差矩阵集合协方差矩阵P P 我们首先定义下面的集合状态矩阵我们首先定义下面的集合状态矩阵我们首先定义下面的集合状态矩阵我们首先定义下面的集合状态矩阵 定义定义定义定义 定义集合扰动矩阵定义集合扰动矩阵定义集合扰动矩阵定义集合扰动矩阵车茨牵镭元超韭吮尝坦药弘猩濒晾蹋扫峭费疟建蘑侩堵磁坚佬君湛票仔吨修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方
6、法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 由此由此由此由此, ,集合协方差矩阵集合协方差矩阵集合协方差矩阵集合协方差矩阵 便可以定义为便可以定义为便可以定义为便可以定义为咖禄未子迷蚤枪溃亨违埃犬特膨置冯曾煽减泅跨格亲类杂钥维怕驴票诗全修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】观测扰动观测扰动观测扰动观测扰动 给给给给定定定定一一一一个个个个给给给给定定定定的的的的观观观观测测测测向向向向量量量量 ( (默默默默认认认认的的的的最最最最优优优优观观观观测测测测).). 是是是是观观观观测测测测
7、的的的的个个个个数数数数. .定定定定义义义义 个个个个具具具具有有有有扰扰扰扰动动动动的的的的观观观观测向量如下测向量如下测向量如下测向量如下经肄扫搪仇珊需飘否稚埋办亢隐狡够氮盟嚏憋颜棍潞赔吻阻恫恃触郝镐搬修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】分析方程分析方程分析方程分析方程 利利利利用用用用集集集集合合合合斜斜斜斜方方方方差差差差矩矩矩矩阵阵阵阵可可可可以以以以将将将将分分分分析析析析方方方方程程程程写写写写成成成成下下下下面面面面的形式的形式的形式的形式 集合增量集合增量集合增量
8、集合增量(innovation)(innovation)向量定义为向量定义为向量定义为向量定义为嚷点韩朗蝎囚泉浆捅锅朗代咙洁冕色旁极碉垒籽驻情印坍桑茅喊共航午脂修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 分析方程可以变为分析方程可以变为分析方程可以变为分析方程可以变为 梦建系尊巫阵哩距怖樟藏伤喊御偏曳球篇理剐跺乎灯摊凶故汹蝉音汹渐捷修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 引入矩阵引
9、入矩阵引入矩阵引入矩阵 , ,同时定义矩阵同时定义矩阵同时定义矩阵同时定义矩阵蹄蛔藕焊呈房煎俭龄叠由笼限褂佰东累肥喘稍烬铰梨骗区钝岳位航向变雇修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】集合集合集合集合KalmanKalman滤波的一种平方根算滤波的一种平方根算滤波的一种平方根算滤波的一种平方根算法法法法 Evensen(2005)Evensen(2005)提出了一种新的平方根分析方法提出了一种新的平方根分析方法提出了一种新的平方根分析方法提出了一种新的平方根分析方法. .该方法能够避免观测
10、引入的观测扰动对分析该方法能够避免观测引入的观测扰动对分析该方法能够避免观测引入的观测扰动对分析该方法能够避免观测引入的观测扰动对分析结果的影响结果的影响结果的影响结果的影响, ,另外该算法在计算分析的结构的另外该算法在计算分析的结构的另外该算法在计算分析的结构的另外该算法在计算分析的结构的时候不需要引入任何额外的附加假设与近似时候不需要引入任何额外的附加假设与近似时候不需要引入任何额外的附加假设与近似时候不需要引入任何额外的附加假设与近似, ,例如不需要假设观测扰动与集合状态标量扰动例如不需要假设观测扰动与集合状态标量扰动例如不需要假设观测扰动与集合状态标量扰动例如不需要假设观测扰动与集合状
11、态标量扰动的无关性的无关性的无关性的无关性, ,也不需要对观测误差斜方差矩阵求也不需要对观测误差斜方差矩阵求也不需要对观测误差斜方差矩阵求也不需要对观测误差斜方差矩阵求逆逆逆逆, ,其算法简便有效其算法简便有效其算法简便有效其算法简便有效. . 花遭膨尉匙术厂痞唱炸劣阀姻鹅鹃馁万忱畜卿恶爬黍烦弯哮伟卞羽眼他志修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 这种新的算法是从传统的这种新的算法是从传统的这种新的算法是从传统的这种新的算法是从传统的KalmanKalman滤波分析方滤波分析方滤波分析
12、方滤波分析方程的斜方差矩阵的更新出发程的斜方差矩阵的更新出发程的斜方差矩阵的更新出发程的斜方差矩阵的更新出发, ,进行矩阵变化进行矩阵变化进行矩阵变化进行矩阵变化, ,得得得得到集合状态变量扰动的更新到集合状态变量扰动的更新到集合状态变量扰动的更新到集合状态变量扰动的更新 拨兜锥勾亩载榜傀厅曹自阎崖咙秉贝拥黑厅感弥猎菏亭琉凿钥轿肛寇虾兑修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】算法执行算法执行算法执行算法执行 1.1.计算出计算出计算出计算出C C C C, ,然后对然后对然后对然后对C
13、C C C进行特征值分解进行特征值分解进行特征值分解进行特征值分解 2.2.2.2.更新状态变量的集合平均值更新状态变量的集合平均值更新状态变量的集合平均值更新状态变量的集合平均值 搞岁顷绘卧等都计绕某步恢雨揩侵檀旷皆旺逻票致扶进狐扒忘迈垃屿勘党修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】按下列顺序进行矩阵乘法按下列顺序进行矩阵乘法按下列顺序进行矩阵乘法按下列顺序进行矩阵乘法 养案骤蔬振审靳魁撂眼平氯朗帝策好辫母莹孜悸卖截仆亡均窖稍沦蜒龋群修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿
14、度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 3.3.3.3.计算矩阵计算矩阵计算矩阵计算矩阵 4.4.4.4.进行进行进行进行SVDSVDSVDSVD分解分解分解分解 5.5.5.5.求解状态变量的分析集合扰动求解状态变量的分析集合扰动求解状态变量的分析集合扰动求解状态变量的分析集合扰动 6.6.6.6. 然后再加上集合分析平均值然后再加上集合分析平均值然后再加上集合分析平均值然后再加上集合分析平均值 , ,便得到状态便得到状态便得到状态便得到状态变量的分析扰动变量的分析扰动变量的分析扰动变量的分析扰动.呛炎廉陈美怀阎筹舆盈祭币蝶匣和蛹未鸡
15、吸必玄隆甘条宁生凳指咕绿眷础修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】初始集合的生成初始集合的生成初始集合的生成初始集合的生成 如果初始样本的选择适当将有助于准确的表征如果初始样本的选择适当将有助于准确的表征如果初始样本的选择适当将有助于准确的表征如果初始样本的选择适当将有助于准确的表征状态初始量的误差特征状态初始量的误差特征状态初始量的误差特征状态初始量的误差特征. .但是但是但是但是, ,如果选择的样本如果选择的样本如果选择的样本如果选择的样本偏差不是特别大偏差不是特别大偏差不是特别大
16、偏差不是特别大, ,随着时间的积分一般不会对随着时间的积分一般不会对随着时间的积分一般不会对随着时间的积分一般不会对同化结果产生影响同化结果产生影响同化结果产生影响同化结果产生影响. .初始的样本一般采取这样初始的样本一般采取这样初始的样本一般采取这样初始的样本一般采取这样的产生方式的产生方式的产生方式的产生方式: :首先对初始状态变量给出一个较首先对初始状态变量给出一个较首先对初始状态变量给出一个较首先对初始状态变量给出一个较为准确的估计值为准确的估计值为准确的估计值为准确的估计值, ,然后再在这个估计值的附近然后再在这个估计值的附近然后再在这个估计值的附近然后再在这个估计值的附近进行扰动进
17、行扰动进行扰动进行扰动. .产生扰动的方式有很多种。最简单产生扰动的方式有很多种。最简单产生扰动的方式有很多种。最简单产生扰动的方式有很多种。最简单的是产生随机数的是产生随机数的是产生随机数的是产生随机数( (对标量模型对标量模型对标量模型对标量模型), ),随机曲线随机曲线随机曲线随机曲线( (对对对对1 1维模型维模型维模型维模型), ),或者是随机场或者是随机场或者是随机场或者是随机场( (对对对对2 2维或者是以上维数维或者是以上维数维或者是以上维数维或者是以上维数的模型的模型的模型的模型), ),具体模型的产生方法参加具体模型的产生方法参加具体模型的产生方法参加具体模型的产生方法参加
18、EnvensenEnvensenEnvensenEnvensen的的的的文章文章文章文章. . 痢鳞海馋冉骄遥坚贵胃养督攻惺淖耿铀频砖晌凿斤崔康伴肝瘪兑耶康杠郡修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】集合的积分集合的积分集合的积分集合的积分 对于一个离散非线性动力模型对于一个离散非线性动力模型对于一个离散非线性动力模型对于一个离散非线性动力模型部狼漏睡够江蔷肛寿羚炬驻护攫倘杭技侮果枉拨圭模沼针炮奋世脚瓷甜令修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差
19、扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】三三三三、用于验证模型的简单的土壤、用于验证模型的简单的土壤、用于验证模型的简单的土壤、用于验证模型的简单的土壤水模型水模型水模型水模型挨薪湃锯已司枚暮搭憎肄瘁仁溜揖付热臀港紫琉梧致勋羽剪昭致宅双忠延修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】四四四四、 理想验证试验理想验证试验理想验证试验理想验证试验继帅茫参雅茫由秃抢帧准华履譬蒸契椎鞠疏锐巷舱兵滦壳能骑拧顿全蔓批修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精
20、品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】简单验证试验简单验证试验简单验证试验简单验证试验寨侄行罚慕仅钠净鸯仓界傣努龄莆暮留蝴抚爷隋打后杆缓歪菜挪饱算蔡陇修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】垄汲察尚近阻尖窥邯频沾莆查弹蚊膊验捻顶熔砷臭瑟啦刚猖涂烁溜导饰忘修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】炙怠听型掷廖妻现地间抗任卢勉俩炕睦鸦揩并客
21、未幢烩黍诬顿香肄抛毛榜修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 对上面简单的土壤水模型对上面简单的土壤水模型对上面简单的土壤水模型对上面简单的土壤水模型, ,模型参数、初边值、模型参数、初边值、模型参数、初边值、模型参数、初边值、时间步长以及空间步长取下面的值时间步长以及空间步长取下面的值时间步长以及空间步长取下面的值时间步长以及空间步长取下面的值: : 造忠坟系螟前脆漾菌殖鸡卵澈揪钥之鲍嘴掉佰物撵脱撮安浙旁蜀绞瘤刮急修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-pp
22、t】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 利利利利用用用用该该该该模模模模型型型型进进进进行行行行积积积积分分分分, ,积积积积分分分分18001800步步步步作作作作为为为为模模模模式式式式的的的的模模模模拟拟拟拟值值值值. .理理理理想想想想的的的的观观观观测测测测值值值值产产产产生生生生方方方方式式式式如如如如下下下下: :在在在在上上上上面面面面的的的的模模模模型型型型积积积积分分分分中中中中, ,在在在在每每每每一一一一个个个个时时时时间间间间步步步步随随随随机机机机产产产产生生生生一一一一个个个个均均均均值值值值为为为为0,0,标标标标准准准准
23、差差差差为为为为0.010.01的的的的随随随随机机机机扰扰扰扰动动动动加加加加到到到到 上上上上, ,也也也也就就就就是是是是在在在在积积积积分分分分的的的的每每每每一一一一步步步步都都都都对对对对土土土土壤壤壤壤水水水水分分分分含含含含量量量量的的的的边边边边界界界界值值值值产产产产生生生生一一一一个个个个随随随随机机机机扰扰扰扰动动动动, ,由由由由此此此此同同同同样样样样积积积积分分分分18001800步步步步, ,产产产产生生生生一一一一套套套套数数数数据据据据, ,把把把把这这这这套套套套数数数数据据据据作作作作为为为为观观观观测测测测数数数数据据据据. .由由由由于于于于实实实实
24、际际际际观观观观测测测测中中中中, ,我我我我们们们们往往往往往往往往只只只只能能能能得得得得到到到到陆陆陆陆地地地地近近近近地地地地表表表表的的的的土土土土壤壤壤壤湿湿湿湿度度度度观观观观测测测测值值值值. .因因因因此此此此, ,我我我我们们们们只只只只选选选选取取取取每每每每一一一一步步步步所所所所产产产产生生生生的的的的土土土土壤壤壤壤湿湿湿湿度度度度廓廓廓廓线线线线靠靠靠靠近近近近地地地地面面面面的的的的上上上上面面面面四四四四层层层层土土土土壤壤壤壤的的的的土土土土壤壤壤壤湿湿湿湿度度度度作作作作为为为为每每每每一一一一步步步步的的的的观观观观测数据测数据测数据测数据. .沿鞭捕蕊
25、酮赴哄灿豫擞绝桨寺溅断款华淌皂涟相蕴让褪脓溉骸酋候咒哉硕修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】一般通用的集合一般通用的集合一般通用的集合一般通用的集合KalmanKalman滤波方法滤波方法滤波方法滤波方法的应用的应用的应用的应用 利利利利用用用用上上上上面面面面描描描描述述述述的的的的模模模模型型型型，以以以以及及及及上上上上面面面面构构构构造造造造的的的的理理理理想想想想观观观观测测测测数数数数据据据据进进进进行行行行同同同同化化化化试试试试验验验验, ,其其其其中中中中模模模模型
26、型型型的的的的随随随随机机机机误误误误差差差差取取取取为为为为均均均均值值值值为为为为0,0,标标标标准准准准差差差差为为为为0.030.03的的的的随随随随机机机机向向向向量量量量. .下下下下面面面面给给给给出出出出的是模拟的结果的是模拟的结果的是模拟的结果的是模拟的结果. .推爷败瑟扔外膀趴若浓机萍蓬筏毅悍纵偷呢刘联墟后幽架矗百臻抑刹霖滚修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第一一层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果幌塘道孝萝沙淀鞭侦潭确钙望均指琉阴妈队哈歇婆宙
27、嗓琵馆尧讥痪缺煮泊修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第二二层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果冯礁竞们棋佬曙痢娇例半嘴乔民乍傍泵钒滥撕蔑钞庆渴邑演莽钙形戍羡挛修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第三三层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果滔陆珊塞虱冒填闺饱卓古笼鹅谨体皿沮莲建胸罪卓钎她跪枣森咕蓖叼锗棍修正误差扰动的集合Kalman滤波方法
28、在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第四四层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果授烯慨龙古韭开阔疵损墟苟粳豺整示骚它官泉历梅硝扎常椭啄傣局凸匙盎修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第五五层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果亭汤郎倚巫硫埂绿斧霄躬挤株柔依帮盏逆坟泡抖星侄拭垂阐汐槽臀聚斜扇修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合K
29、alman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第六六层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果曝眨勉慧飘汀货哄捶瀑互鳖遏扳各妖悄夷架悠浊枯茎硷篙米趣笛奴邑特擂修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第三三十十层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果艰厉濒料景绅势芦票弥栏驹估巡渭棠辩劫汕峡浮甘兰噎淑耙达恭框算狈抬修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt
30、】一般的集合一般的集合Kalman滤波在第滤波在第600步的同化步的同化与观测土壤湿度廓线的对比与观测土壤湿度廓线的对比赂婿柴冒堪厩傍碟勉牛罕撼墓歌通狐化庄满搽厚碟马碧弯噶蒜霞棕快慑两修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 到底是什么原因造成这么大的误差呢到底是什么原因造成这么大的误差呢到底是什么原因造成这么大的误差呢到底是什么原因造成这么大的误差呢? ?到底是到底是到底是到底是什么原因使得同化后的土壤湿度廓线如此的奇什么原因使得同化后的土壤湿度廓线如此的奇什么原因使得同化后的土壤湿度
31、廓线如此的奇什么原因使得同化后的土壤湿度廓线如此的奇怪怪怪怪? ? 这是一个问题这是一个问题这是一个问题这是一个问题! !优凋铸糜社吻本豌哥雹银回踞佛乒涤琉博吮逆贯铁张哼余酋巳聋从暮休茁修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】一些猜测一些猜测一些猜测一些猜测 问题的关键在于我们只有上面问题的关键在于我们只有上面问题的关键在于我们只有上面问题的关键在于我们只有上面4 4层的土壤湿度观测资料层的土壤湿度观测资料层的土壤湿度观测资料层的土壤湿度观测资料, ,而在生成集合对模式进行扰动的时候而在
32、生成集合对模式进行扰动的时候而在生成集合对模式进行扰动的时候而在生成集合对模式进行扰动的时候, ,整个土壤整个土壤整个土壤整个土壤3030层层层层( (用于本文的这个简单的土壤水模型用于本文的这个简单的土壤水模型用于本文的这个简单的土壤水模型用于本文的这个简单的土壤水模型) )都给予了都给予了都给予了都给予了0.030.03标标标标准差的扰动准差的扰动准差的扰动准差的扰动, ,而没有观测数据进来而没有观测数据进来而没有观测数据进来而没有观测数据进来, ,使得土壤廓线的曲使得土壤廓线的曲使得土壤廓线的曲使得土壤廓线的曲线比较怪异线比较怪异线比较怪异线比较怪异, ,在海洋模型中对于这些缺乏数据的点
33、在海洋模型中对于这些缺乏数据的点在海洋模型中对于这些缺乏数据的点在海洋模型中对于这些缺乏数据的点, ,如如如如果是一个平面上一般采用插值的方法果是一个平面上一般采用插值的方法果是一个平面上一般采用插值的方法果是一个平面上一般采用插值的方法, ,而我们这里显然而我们这里显然而我们这里显然而我们这里显然不可以进行直接的插值不可以进行直接的插值不可以进行直接的插值不可以进行直接的插值, ,当然有人采用根据某些特定的当然有人采用根据某些特定的当然有人采用根据某些特定的当然有人采用根据某些特定的经验关系给出下面土壤湿度的经验关系给出下面土壤湿度的经验关系给出下面土壤湿度的经验关系给出下面土壤湿度的“ “
34、观测值观测值观测值观测值”. ”. 而在这里既而在这里既而在这里既而在这里既然没有观测我们就充分相信模式然没有观测我们就充分相信模式然没有观测我们就充分相信模式然没有观测我们就充分相信模式, ,同时利用上面的观测同时利用上面的观测同时利用上面的观测同时利用上面的观测信息去修正下面的廓线信息去修正下面的廓线信息去修正下面的廓线信息去修正下面的廓线. .榷妆狠堡辜媳缚墅姥拄矢选廓篆史肇汤姐括拦试势晒完釉鸭拴搪奎席鼠傀修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 改进模型误差扰动的集合改进模型误差
35、扰动的集合改进模型误差扰动的集合改进模型误差扰动的集合KalmanKalman滤波方法的应用滤波方法的应用滤波方法的应用滤波方法的应用 一一一一般般般般的的的的集集集集合合合合集集集集合合合合KalmanKalman滤滤滤滤波波波波同同同同化化化化失失失失败败败败的的的的原原原原因因因因发发发发现现现现，在在在在该该该该试试试试验验验验中中中中( (实实实实际际际际情情情情况况况况中中中中也也也也多多多多是是是是如如如如此此此此), ),只只只只有有有有土土土土壤壤壤壤表表表表层层层层的的的的观观观观测测测测值值值值, ,也也也也就就就就是是是是说说说说只只只只有有有有在在在在土土土土壤壤壤壤
36、表表表表层层层层有有有有观观观观测测测测信信信信息息息息, ,对对对对于于于于土土土土壤壤壤壤其其其其 他他他他 层层层层 次次次次 的的的的 则则则则 没没没没 有有有有 观观观观 测测测测 信信信信 息息息息 . .而而而而 对对对对 于于于于 一一一一 般般般般 的的的的 集集集集 合合合合KalmanKalman滤滤滤滤波波波波而而而而言言言言, ,模模模模型型型型的的的的模模模模式式式式误误误误差差差差一一一一般般般般取取取取为为为为均均均均值值值值为为为为0,0,方方方方差差差差为为为为 的的的的随随随随机机机机误误误误差差差差向向向向量量量量( (其其其其维维维维数数数数与与与与
37、状状状状态态态态标标标标量量量量向向向向量量量量的的的的维维维维数数数数一一一一致致致致), ),也也也也就就就就是是是是说说说说对对对对状状状状态态态态向向向向量量量量的的的的每每每每一一一一个个个个变变变变量量量量都都都都进进进进行行行行随随随随机机机机扰扰扰扰动动动动, ,在在在在我我我我们们们们的的的的这这这这个个个个数数数数值值值值验验验验证证证证中中中中亦亦亦亦是是是是如如如如此此此此, ,因因因因此此此此对对对对于于于于深深深深层层层层次次次次的的的的土土土土壤壤壤壤湿湿湿湿度度度度而而而而言言言言, ,较较较较大大大大随随随随机机机机误误误误差差差差的的的的扰扰扰扰动动动动同同
38、同同时时时时缺缺缺缺乏乏乏乏必必必必要要要要的的的的观观观观测测测测信信信信息息息息, ,从从从从而而而而使使使使得得得得深深深深层层层层次次次次的的的的同同同同化化化化结结结结果果果果非非非非常常常常糟糟糟糟糕糕糕糕. .既然缺乏充分的土壤深层次观测信息既然缺乏充分的土壤深层次观测信息既然缺乏充分的土壤深层次观测信息既然缺乏充分的土壤深层次观测信息, ,境麦柞评粹公鞘井境邯枯于绳忌脊情掇笔向嚣孜服屹晰溶咸然茹获糊森别修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】 我我我我们们们们只只只只能能
39、能能充充充充分分分分相相相相信信信信模模模模式式式式的的的的模模模模拟拟拟拟结结结结果果果果, ,同同同同时时时时土土土土壤壤壤壤表表表表层层层层的的的的观观观观测测测测信信信信息息息息也也也也必必必必然然然然通通通通过过过过模模模模式式式式的的的的时时时时间间间间积积积积分分分分去去去去影影影影响响响响深深深深层层层层次次次次的的的的土土土土壤壤壤壤水水水水分分分分含含含含量量量量. .鉴鉴鉴鉴于于于于此此此此, ,我我我我们们们们改改改改变变变变通通通通常常常常使使使使用用用用的的的的模模模模式式式式随随随随机机机机误误误误差差差差扰扰扰扰动动动动的的的的产产产产生生生生方方方方式式式式,
40、 ,只只只只在在在在有有有有观观观观测测测测信信信信息息息息的的的的区区区区域域域域, ,比比比比如如如如前前前前mm层层层层(m(m是是是是有有有有观观观观测测测测信信信信息息息息的的的的层层层层数数数数), ),产产产产生生生生随随随随机机机机误误误误差差差差扰扰扰扰动动动动, ,而而而而对对对对于于于于m+1m+1到到到到n n层层层层认认认认为为为为误误误误差差差差为为为为0.0.下下下下面面面面是是是是改改改改变变变变了了了了模模模模式式式式随随随随机机机机误误误误差差差差扰扰扰扰动后的同化结果分析。动后的同化结果分析。动后的同化结果分析。动后的同化结果分析。刺争亏鞠烤大迈危孤羞颅掉
41、崩跌软捡美优薯漆航步跺蛊扯秃济奎鸡应紊幼修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】下面是改进误差扰动方式的下面是改进误差扰动方式的下面是改进误差扰动方式的下面是改进误差扰动方式的模拟的结果模拟的结果模拟的结果模拟的结果案垃茁可檄堪拆炭崇涯菠奴著藏孕责牢击极厘丫虏壮酝街郑窍狞碳锭魂募修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第一一层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果冈巫
42、烹包将盆坡电柏沽鹏棍挚福掷力媳稚驴赵讫宋昼缆肚层虐卫伙却屈雹修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第二二层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果送峙裤会殊险疯值责矣讳能儡帝体重粥邢息炙绰别砍涤优绘次望绽昼沁著修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第三三层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果统且炙瘤忧厉肃苟秘屠恋猛诊潘驳铀揩闯勤侨峙意差缓虫糊暂靡汰乾
43、渣疫修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第四四层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果劈胖钎婶翱茎介垃坪揪拄溺茸猛彼凝糯订讳衰茨仲菏儿掏栖纫溯麻筑瓢艺修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】信漠染酗强肛憎冒酪驼芋俊囊裳吴满那象眨角涉不极逃浑扦澜锁把扫私搀修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法
44、在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第三三十十层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果压残促鼓妨援些似歇裹瓷糯万忧抗塘时力贝泪频学坑傣逊鹤勃锨婉喂惋左修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第五五层层土土壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果日罗售举嗽吏翘写吸飘爱恢浚奖廉皱棍溜蔡旱舆友唆压敝蔫猴胀祸很槐对修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】第第六六层层土土
45、壤壤观观测测模模拟拟与与同同化化的的结结果果轻蔬褒导塘豪鸿有阀刁沙缕作暖港浙睦浴拱功来宾曝敢辩恋被云父胜笼畅修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】正在进行的相关工作正在进行的相关工作正在进行的相关工作正在进行的相关工作 建立了基于集合建立了基于集合建立了基于集合建立了基于集合KalmanKalman滤波方法的陆面土壤湿度的同滤波方法的陆面土壤湿度的同滤波方法的陆面土壤湿度的同滤波方法的陆面土壤湿度的同化方案化方案化方案化方案 发现通常的模式误差扰动方案扭曲了整个土壤湿度廓发现通常的模式
46、误差扰动方案扭曲了整个土壤湿度廓发现通常的模式误差扰动方案扭曲了整个土壤湿度廓发现通常的模式误差扰动方案扭曲了整个土壤湿度廓线线线线 改进误差扰动方案后同化结果较为合理改进误差扰动方案后同化结果较为合理改进误差扰动方案后同化结果较为合理改进误差扰动方案后同化结果较为合理 发展了不等距空间网格的数值算法发展了不等距空间网格的数值算法发展了不等距空间网格的数值算法发展了不等距空间网格的数值算法 正在发展一种新的扩展正在发展一种新的扩展正在发展一种新的扩展正在发展一种新的扩展KalmanKalman滤波方法滤波方法滤波方法滤波方法 正在发展一种与正在发展一种与正在发展一种与正在发展一种与CLMCLM
47、格点匹配且能量水量相容的地下格点匹配且能量水量相容的地下格点匹配且能量水量相容的地下格点匹配且能量水量相容的地下水模型水模型水模型水模型惜纶登茶挣淤筛蛇札两惋羹晶园堪驳酣吵镭剪俘委气抨溃烯卑践彝恭闽块修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】谢谢，请给予指正谢谢，请给予指正谢谢，请给予指正谢谢，请给予指正涝养洋氦效律对哑微堤枫识姥淆么壬代茫魏睡屡奎淹灌梁喝臆愉淤目臣袍修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤
48、湿度同.【精品-ppt】-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBGKOSX!*+48chlptyCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(1
49、59dimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bfkosxBFJOSW#*+38cgkptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+38cgkptxBGKOTX
50、!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQUZ%)26aejnrvAEINRVZ&-26bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyCHLPTY$(159dimquzDHMQUY%)15aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+37cgkptxBGKOSX!*048chlptyCGLPTX$(049dhmquyDHLPUY$)159eimrvzDIMTY$(059dimquzDHLQUY%)15aeimrvzEIM
51、QVZ%)26afjnrwAEJNRV#&-27bfkoswBFJNSW#*+37cgkotxBGKOSX!*+48chlptyCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aejnrvAEIMRVZ&-26bfjnswAFJNRW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY%)15aeimrvzEIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquy
52、DHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bfkosxBFJOSW#*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRW#&-37bfkosxBFJOSW#*+38cgk
53、ptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQVZ%)26aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyCHLPTY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+37cgkptxBGKOSX!*048chlptyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQUZ%)26aejnrvAEINRVZ&-26
54、bfjoswAFJNRW#&+37bgkosxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyCHLPTY$(159dimquzDHMQUY%)15aeinrvzEIMQVZ%-26afjnrwAEJNRV#&-27bfkoswBFJOSW#*+37cgkptxBGKOSX!*048chlptyCGLPTX$(049dhmquyDHLPUY$)159eimqvzDIMQUZ%)16aejnrvAEIMRVZ&-26bfjoswAFJNRW#&+6afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBGKOSX!*+48chlptyCGKPTX$(
55、049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(159dimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bfkosxBFJOS
56、W#*+38cgkptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+38cgkptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQUZ%)26aejnrvAE
57、INRVZ&-26bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyCHLPTY$(159dimquzDHMQUY%)15aeinrvzEIMQVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+37cgkptxBGKOSX!*048chlptyCGOSW!*+38cglptxCGKOTX!(048dhlpuyCHLPTY$(059dimquzDHLQUY%)15aeimrvzEIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfkoswBFJNSW#*+37cgkotxBGKOSX!*+48chlpt
58、yCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aejnrvAEIMRVZ&-26bfjnswAFJNRW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY%)15aeimrvzEIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJNRW#&-37bf
59、kosxBFJOSW#*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX!(049dhlquyCHLPUY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRW#&-37bfkosxBFJOSW#*+38cgkptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQVZ%)2
60、6aejnrwAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyCHLPTY$(159dimqvzDHMQUY%)16aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkrvAEINRVZ&-26bfjoswAFJNRW#&+37bgkosxBFKOSW!*+38cglptxCGKOTX!(048dhlpuyCHLPTY$(059dimquzDHLQUY%)15aeinrvzEIMQVZ%-26afjnrwAEJNRV#&-27bfkoswBFJNSW#*+37cgkotxBGKOSX!
61、*+48chlptyCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$)159eimqvzDIMQUZ%)16aejnrvAEIMRVZ&-26bfjnswAFJNRW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!(048dhlpuyCHLPTY$(059dimquzDHLQUY%)15aeimrvzEIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBGKOSX!*+48chlptyCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-26bfjnswAEJN
62、RW#&-37bgkosxBFJOSW!*+38cgkptxCGKOTX!*048dhlpuyCGLPTY$(059dhmquzDHLQUY$)15aeimrvzDIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+3afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+38cgkptxBGKOTX!*048chlpuyCGLPTX$(059dhmquyDHLQUY$)159eimrvzDIMQUZ%)26aejnrvAEINRVZ&-27bfjoswAFJNSW#&+37bgkotxBFKOSW!*+48cglptxCGKPTX!(048dhlquyC
63、HLPTY$(159dimquzDHMQUY%)15aeinrvzEIMRVZ%-26afjnswAEJNRV#&-37bfkoswBFJOSW#*+37cgkptxBGKOSX!*048chlptyCGLPTX$(049dhmquyDHLPUY$)159eimrvzDIMQUZ%)26aejnrvAEINRVZ&-26bfjoswAFJNRW#&+37bgkosxBFKOSW!*+38cglptxCGKOTX!(048dhlpuyCHLPTY$(159dimquzDHMQUY%)15aeinrvzEIMQVZ%-26afjnrwAEJNRV#&-27bfkoswBFJNSW#*+37cgko
64、txBGKOSX!*048chlptyCGLPTX$(049dhmquyDHLPUY$)159eimqvzDIMQUZ%)16aejnrvAEIMRVZ&-26bfjnswEIMQVZ%)26afjnrwAEINRV#&-27bfjoswBFJNSW#&+37cgkotxBFKOSX!*+48cglptyCGKPTX$(049dhlquyDHLPUY$(159eimqvzDHMQUZ%)16aeinrvAEIMRVZ%-燕街端箍试寸肠辽女温君藩檄晋椒兰三剪三鳃贤牢苍译表帕担鲤玫悉醇浊修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法
65、在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】0*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokfb72-&#VRNJEAwrnjfa62-%ZVQMIEzvrniea51)%YUQMHDzuqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTOKGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUPLHDyuqmhd940($XTPLGCytplhc840*!XSOKGBxtpkgc73+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwsnjfa62-%ZVRMIEzvrn
66、iea51)%YUQMHDzuqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd950($XTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwsnjfa62-%ZVRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951($YUPLHCyuqlhd940(!XTPKGCytplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFA
67、wsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmiea51)$YUQLHDzuqmhd950($YTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBxsokfb73-&#WRNJEAwsnjfb62-%ZVRMIEAvrniea61)%ZUQMHDzvqmie951($YUPLHCyuqlhd940(!XQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPL
68、HDyuqmhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokfb72-&#VRNJEAwrnjfa62-%ZVQMIEzvrniea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTOKGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPLHDyuqmhd940($XTPLGCytplhc840*!XSOKGBxtpkgc73+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwrnjfa62-%Z
69、VQMIEzvrniea51)%YUQMHDzuqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd950($XTPLGCyuplhc840*!XSOKGBxtpkgc73+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwsnjfa62-%ZVRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951($YUPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73
70、+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd950($XTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBxsokfb73-&#WRNJEAwsnjfb62-%ZVRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951($YUPLHCyuqlhd940(!XTPKGCytplgc84+*!XSOKFBxtokgc73+&#WSNJFBwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmiea51)$YUQLHDzrnjea61)%ZUQMHDzvqmie
71、951($YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokfb72-&#VRNJEAwrnjfa62)%ZVQMIEzvrmiea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTOKGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPLHDyuqmhd940($XTPLGCytplhc840*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokfb72-&#VRNJEAwr
72、njfa62-%ZVQMIEzvrniea51)%YUQMHDzuqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTOKGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUPLHDyuqmhd940($XTPLGzvqmid951($YUPLHCyuqlhd940(!XTPKGCytplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmiea51)$YUQLHDzuqmhd950($XTPLGC
73、yuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBxsokfb73-&#WRNJEAwsnjfb62-%ZVRMIEAvrniea61)%ZUQMHDzvqmid951($YUPLHCyuqlhd940(!XTPKGCytplgc84+*!XSOKFBxtokgc73+&#WSNJFBwsojfb72-&#VRNIEAwrnjfa62)%ZVQMIDzvrmiea51)$YUQLHDzuqmhd950($YTPLGCyuplhd840*!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-%ZVRMIEAvrniea61)%ZUQ
74、MHDzvqmie951($YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+&#WSNJFBwsojfb72-&#VRNIEAwrnjfa62)%ZVQMIEzvrmiea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPLHDyuqmhd940($XTPKGCytpld951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!
75、WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd950($XTPLGCyuplhc840*!XSOKGBxtpkgc73+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwsnjfa62-%ZVRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd95
76、0($XTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkd940(!XTPKGCytplgc84+*!XSOKFBxtokgc73+&#WSNJFBwsojfb72-&#VRNIEAwrnjfa62)%ZVQMIEzvrmiea51)%YUQLHDzuqmhd950($YTPLGCyuplhd840*!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMHDzvqmie951($YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokf
77、b72-&#VRNIEAwrnjfa62)%ZVQMIEzvrmiea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTOKGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie92-%ZVQMIEzvrniea51)%YUQMHDzuqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb62-&ZVRNIEAvrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuq
78、mhd950($XTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBwsokfb73-&#VRNJEAwsnjfa62-%ZVRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951($YUPLHCyuqlhd940(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZVQMIDzvrmiea51)$YUQLHDzuqmhd950($XTPLGCyuplhc81($YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKFBxtokgc73+&#WSNJFB
79、wsojfb72-&#VRNIEAwrnjfa62)%ZVQMIEzvrmiea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840*!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+*#WSNJFBwsokfb72-&#VRNJEAwrnjfa62-%ZVQMIEzvrniea51)%YUQLHDzuqmid950($YTPLHCyuplhd840(!XTO
80、KGCxtplgc83+*!WSOKFBxsokgb73+&#WRNJFAwsojfb62-&ZVRMIEAvrnjea61)%ZUQMIDzvqmie951)$YUPLHDyuqiea61)%YUQMHDzvqmid951($YTPLHCyuqlhd840(!XTPKGCxtplgc84+*!WSOKFBxtokgb73+&#WSNJFAwsojfb72-&ZVRNIEAwrnjea62)%ZUQMIDzvrmie951)$YUQLHDyuqmhd950($XTPLGCyuplhc840*!XTOKGBxtpkgc83+*#WSOJFBxsokfb73-&#WRNJEAwsnjfa62-%Z
81、VRMIEzvrniea61)%YUQMHDzvqmid951(ZVQMIEzvrmiea51)$YUQLHDzuqmhd950($YTPLGCyuplhd840*!XTOKGCxtpkgc83+*!WSOJFBxsokgb73-&#WRNJFAwsnjfb62-&ZVRMIEAvrniea61)%ZUQMHDzvqmie951($YUPLHDyuqlhd940($XTPKGCytplhc84+*!XSOKGBxtokgc73+*#淀丢驮言澎囚沏倍辉砸甩底峭滥分盐谬椒胯参座欣裂魂墩握克通俗殴邓菌修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】修正误差扰动的集合Kalman滤波方法在近地表土壤湿度同.【精品-ppt】
